这篇文章是下篇，所以如果你对TCP不熟悉的话，还请你先看看上篇《TCP的那些事儿（上）》 上篇中，我们介绍了TCP的协议头、状态机、数据重传中的东西。但是TCP要解决一个很大的事，那就是要在一个网络根据不同的情况来动态调整自己的发包的速度，小则让自己的连接更稳定，大则让整个网络更稳定。在你阅读下篇之前，你需要做好准备，本篇文章有好些算法和策略，可能会引发你的各种思考，让你的大脑分配很多内存和计算资源，所以，不适合在厕所中阅读。
TCP的RTT算法
从前面的TCP重传机制我们知道Timeout的设置对于重传非常重要。
- 设长了，重发就慢，丢了老半天才重发，没有效率，性能差；
- 设短了，会导致可能并没有丢就重发。于是重发的就快，会增加网络拥塞，导致更多的超时，更多的超时导致更多的重发。
而且，这个超时时间在不同的网络的情况下，根本没有办法设置一个死的值。只能动态地设置。 为了动态地设置，TCP引入了RTT——Round Trip Time，也就是一个数据包从发出去到回来的时间。这样发送端就大约知道需要多少的时间，从而可以方便地设置Timeout——RTO（Retransmission TimeOut），以让我们的重传机制更高效。 听起来似乎很简单，好像就是在发送端发包时记下t0，然后接收端再把这个ack回来时再记一个t1，于是RTT = t1 – t0。没那么简单，这只是一个采样，不能代表普遍情况。
经典算法
RFC793 中定义的经典算法是这样的：
1）首先，先采样RTT，记下最近好几次的RTT值。
2）然后做平滑计算SRTT（ Smoothed RTT）。公式为：（其中的 α 取值在0.8 到 0.9之间，这个算法英文叫Exponential weighted moving average，中文叫：加权移动平均）
SRTT = ( α * SRTT ) + ((1- α) * RTT)
3）开始计算RTO。公式如下：
RTO = min [ UBOUND, max [ LBOUND, (β * SRTT) ] ]
其中：
- UBOUND是最大的timeout时间，上限值
- LBOUND是最小的timeout时间，下限值
- β 值一般在1.3到2.0之间。
Karn / Partridge 算法
但是上面的这个算法在重传的时候会出有一个终极问题——你是用第一次发数据的时间和ack回来的时间做RTT样本值，还是用重传的时间和ACK回来的时间做RTT样本值？
这个问题无论你选那头都是按下葫芦起了瓢。 如下图所示：
- 情况（a）是ack没回来，所以重传。如果你计算第一次发送和ACK的时间，那么，明显算大了。
- 情况（b）是ack回来慢了，但是导致了重传，但刚重传不一会儿，之前ACK就回来了。如果你是算重传的时间和ACK回来的时间的差，就会算短了。
所以1987年的时候，搞了一个叫Karn / Partridge Algorithm，这个算法的最大特点是——忽略重传，不把重传的RTT做采样（你看，你不需要去解决不存在的问题）。
但是，这样一来，又会引发一个大BUG——如果在某一时间，网络闪动，突然变慢了，产生了比较大的延时，这个延时导致要重转所有的包（因为之前的RTO很小），于是，因为重转的不算，所以，RTO就不会被更新，这是一个灾难。 于是Karn算法用了一个取巧的方式——只要一发生重传，就对现有的RTO值翻倍（这就是所谓的 Exponential backoff），很明显，这种死规矩对于一个需要估计比较准确的RTT也不靠谱。
Jacobson / Karels 算法
前面两种算法用的都是“加权移动平均”，这种方法最大的毛病就是如果RTT有一个大的波动的话，很难被发现，因为被平滑掉了。所以，1988年，又有人推出来了一个新的算法，这个算法叫Jacobson / Karels Algorithm（参看RFC6289）。这个算法引入了最新的RTT的采样和平滑过的SRTT的差距做因子来计算。 公式如下：（其中的DevRTT是Deviation RTT的意思）
SRTT = SRTT + α (RTT – SRTT) —— 计算平滑RTT
DevRTT = (1-β)*DevRTT + β*(|RTT-SRTT|) ——计算平滑RTT和真实的差距（加权移动平均）
RTO= µ * SRTT + ∂ *DevRTT —— 神一样的公式
（其中：在Linux下，α = 0.125，β = 0.25， μ = 1，∂ = 4 ——这就是算法中的“调得一手好参数”，nobody knows why, it just works…） 最后的这个算法在被用在今天的TCP协议中（Linux的源代码在：tcp_rtt_estimator）。
TCP滑动窗口
需要说明一下，如果你不了解TCP的滑动窗口这个事，你等于不了解TCP协议。我们都知道，TCP必需要解决的可靠传输以及包乱序（reordering）的问题，所以，TCP必需要知道网络实际的数据处理带宽或是数据处理速度，这样才不会引起网络拥塞，导致丢包。
所以，TCP引入了一些技术和设计来做网络流控，Sliding Window是其中一个技术。 前面我们说过，TCP头里有一个字段叫Window，又叫Advertised-Window，这个字段是接收端告诉发送端自己还有多少缓冲区可以接收数据。于是发送端就可以根据这个接收端的处理能力来发送数据，而不会导致接收端处理不过来。 为了说明滑动窗口，我们需要先看一下TCP缓冲区的一些数据结构：
上图中，我们可以看到：
- 接收端LastByteRead指向了TCP缓冲区中读到的位置，NextByteExpected指向的地方是收到的连续包的最后一个位置，LastByteRcved指向的是收到的包的最后一个位置，我们可以看到中间有些数据还没有到达，所以有数据空白区。
- 发送端的LastByteAcked指向了被接收端Ack过的位置（表示成功发送确认），LastByteSent表示发出去了，但还没有收到成功确认的Ack，LastByteWritten指向的是上层应用正在写的地方。
于是：
- 接收端在给发送端回ACK中会汇报自己的AdvertisedWindow = MaxRcvBuffer – LastByteRcvd – 1;
- 而发送方会根据这个窗口来控制发送数据的大小，以保证接收方可以处理。
下面我们来看一下发送方的滑动窗口示意图：
（图片来源）
上图中分成了四个部分，分别是：（其中那个黑模型就是滑动窗口）
- #1已收到ack确认的数据。
- #2发还没收到ack的。
- #3在窗口中还没有发出的（接收方还有空间）。
- #4窗口以外的数据（接收方没空间）
下面是个滑动后的示意图（收到36的ack，并发出了46-51的字节）：
下面我们来看一个接受端控制发送端的图示：
（图片来源）
Zero Window
上图，我们可以看到一个处理缓慢的Server（接收端）是怎么把Client（发送端）的TCP Sliding Window给降成0的。此时，你一定会问，如果Window变成0了，TCP会怎么样？是不是发送端就不发数据了？是的，发送端就不发数据了，你可以想像成“Window Closed”，那你一定还会问，如果发送端不发数据了，接收方一会儿Window size 可用了，怎么通知发送端呢？
解决这个问题，TCP使用了Zero Window Probe技术，缩写为ZWP，也就是说，发送端在窗口变成0后，会发ZWP的包给接收方，让接收方来ack他的Window尺寸，一般这个值会设置成3次，第次大约30-60秒（不同的实现可能会不一样）。如果3次过后还是0的话，有的TCP实现就会发RST把链接断了。
注意：只要有等待的地方都可能出现DDoS攻击，Zero Window也不例外，一些攻击者会在和HTTP建好链发完GET请求后，就把Window设置为0，然后服务端就只能等待进行ZWP，于是攻击者会并发大量的这样的请求，把服务器端的资源耗尽。（关于这方面的攻击，大家可以移步看一下Wikipedia的SockStress词条）
另外，Wireshark中，你可以使用tcp.analysis.zero_window来过滤包，然后使用右键菜单里的follow TCP stream，你可以看到ZeroWindowProbe及ZeroWindowProbeAck的包。
Silly Window Syndrome
Silly Window Syndrome翻译成中文就是“糊涂窗口综合症”。正如你上面看到的一样，如果我们的接收方太忙了，来不及取走Receive Windows里的数据，那么，就会导致发送方越来越小。到最后，如果接收方腾出几个字节并告诉发送方现在有几个字节的window，而我们的发送方会义无反顾地发送这几个字节。
要知道，我们的TCP+IP头有40个字节，为了几个字节，要达上这么大的开销，这太不经济了。
另外，你需要知道网络上有个MTU，对于以太网来说，MTU是1500字节，除去TCP+IP头的40个字节，真正的数据传输可以有1460，这就是所谓的MSS（Max Segment Size）注意，TCP的RFC定义这个MSS的默认值是536，这是因为 RFC 791里说了任何一个IP设备都得最少接收576尺寸的大小（实际上来说576是拨号的网络的MTU，而576减去IP头的20个字节就是536）。
如果你的网络包可以塞满MTU，那么你可以用满整个带宽，如果不能，那么你就会浪费带宽。（大于MTU的包有两种结局，一种是直接被丢了，另一种是会被重新分块打包发送） 你可以想像成一个MTU就相当于一个飞机的最多可以装的人，如果这飞机里满载的话，带宽最高，如果一个飞机只运一个人的话，无疑成本增加了，也而相当二。
所以，Silly Windows Syndrome这个现像就像是你本来可以坐200人的飞机里只做了一两个人。 要解决这个问题也不难，就是避免对小的window size做出响应，直到有足够大的window size再响应，这个思路可以同时实现在sender和receiver两端。
- 如果这个问题是由Receiver端引起的，那么就会使用 David D Clark’s 方案。在receiver端，如果收到的数据导致window size小于某个值，可以直接ack(0)回sender，这样就把window给关闭了，也阻止了sender再发数据过来，等到receiver端处理了一些数据后windows size 大于等于了MSS，或者，receiver buffer有一半为空，就可以把window打开让send 发送数据过来。
- 如果这个问题是由Sender端引起的，那么就会使用著名的 TCP 的那些事儿（下）(转)